复杂网络输出同步及稳定性分析

针对现实复杂网络系统的状态经常难以观测,甚至观测不到,而有时仅部分状态能达到同步就能满足需要的情况,讨论了复杂网络输出同步问题.首先提出了复杂网络的输出同步概念,然后考虑了输出矩阵为奇异和非奇异的两种情况下的稳定性问题,给出了输出达到同步的几个充分条件.最后给出算例表明了在不满足状态同步的情况下,可实现复杂网络系统输出同步.     

装有动力调节悬架系统车辆的频域建模与仿真

以某越野车为样车,首次建立了装有动力调节悬架系统的车辆动力学频域模型,采用阻抗传递矩阵获得油路的阻抗阵,通过数值优化迭代寻根方法,求解模态特征值,并与建立的不带横向稳定杆的整车模型和带横向稳定杆的整车模型进行模态参数对比和模态分析.结果表明,动力调节悬架系统使车辆在保持原有乘坐舒适性的同时,能有效抑制转弯时车体的侧倾运动,且大幅降低簧下的扭转刚度,越野路面时车轮能充分接触地面,提高车辆通过性能.     

基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配策略

当网络中某个节点发生故障时,为了研究该节点负荷如何分配给相连节点以维持网络的正常运行的问题,本文提出基于邻居节点最大剩余容量的负荷再分配策略.当节点出现故障时,节点的负荷需要分配给其他正常的节点,其他的节点在接收负荷的同时要考虑自身的剩余容量,避免超负荷.考虑到负荷传播过程中的能耗问题,分析了路径长度对负荷分配的影响.并通过模型网络的仿真,分析了容忍参数、负荷分配参数、路径长度对负荷分配效果的影响.结果表明,通过调节路径可调参数可使网络达到期望的效果,有效防止级联故障的传播.     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

复杂网络输出同步

状态同步是复杂网络中一个重要的研究方向.然而,现实系统的状态经常是观测不到的,有时仅一部分状态能达到同步就能满足需要,无需所有的状态同步.因此,提出带有输出的复杂网络的新模型,此模型是原复杂网络模型的扩展,然后根据输出矩阵为奇异和非奇异矩阵的两种情况进行研究,给出了输出达到同步的几个充分条件,研究了状态不同步输出同步的稳定性条件.并举例说明在不满足状态同步的情况下,可实现输出同步.研究结果表明,复杂网络输出同步是非常有意义的.     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.